Курс Python → Асинхронное выполнение задач в процессах
Модуль aiomultiprocess предоставляет возможность асинхронного выполнения задач в отдельных процессах, что может значительно ускорить выполнение программы. Для начала работы с модулем необходимо создать очередь, в которую будут помещаться задачи. Это можно сделать с помощью функции aiomultiprocess.create_queue. Затем создается пул процессов с помощью класса aiomultiprocess.Pool(), который будет выполнять задачи из очереди.
Далее необходимо определить функцию, которая будет выполняться в каждом процессе. Эта функция, называемая worker, должна принимать элемент из очереди, выполнять необходимые действия и возвращать результат. После определения функции worker необходимо добавить задачи в очередь с помощью метода put. Когда все задачи добавлены, можно завершить выполнение, добавив специальные элементы None в очередь для каждого процесса.
import aiomultiprocess
async def worker(item):
# выполнение задачи
return result
async def main():
queue = await aiomultiprocess.create_queue()
pool = aiomultiprocess.Pool()
for item in items:
await queue.put(item)
for _ in range(pool.size):
await queue.put(None)
await pool.join()
if __name__ == "__main__":
import asyncio
asyncio.run(main())
Пример кода выше демонстрирует основные шаги для использования модуля aiomultiprocess. Сначала создается очередь с помощью create_queue, затем создается пул процессов и добавляются задачи в очередь. После добавления всех задач в очередь, для завершения выполнения программы добавляются специальные элементы None. Наконец, вызывается метод join для ожидания завершения всех процессов.
Другие уроки курса "Python"
- Объединение списков в Python
- Бесконечная проверка в Python
- Работа с файлами в Python
- Структура строк в Python
- Декоратор total_ordering для сравнения объектов
- split() — разделение строки
- Создание таблиц в Python с PrettyTable
- Комментарии в Python
- Работа с YAML в Python: PyYAML.
- Навыки Python: строки, типы данных
- Участие в сообществе @selectel
- Работа с контекстными переменными
- Асинхронное программирование с asyncio
- Визуализация пропусков данных
- Объединение словарей в Python
- Использование метода lower()
- Работа с defaultdictами в Python
- Поиск уникальных и повторяющихся элементов
- inspect в Python: анализ кода
- Считывание бинарного файла в Python
- Поиск email
- Деление в Python
- Работа с базами данных SQLite
- Руководство по использованию Colorama
- Отслеживание прогресса с tqdm
- Функция reduce() из модуля functools
- Работа с collections в Python
- Использование модуля __future__
- Просмотр внешнего файла в Python
- Получение списка кортежей из словаря
- Создание уникального множества
- Класс Counter() для подсчета элементов
- Solidity для DeFi Ethereum
- Использование двоеточия в Python
- Списковое включение в Python
- Оператор морж в Python 3.8
- Установка Python — Простое руководство
- Лямбда-функции в цикле
- Преобразование списка в словарь через генератор
- Вложенные генераторы в Python
- Философия Python
- Роль ключевого слова self
- Упрощение условных выражений с тернарным оператором
- Работа со случайными элементами
- Печать списка с помощью метода join
- Проекты на Python
- Сохранение и загрузка модели в PyTorch
- Замеры производительности в Python
- Исправление ошибки NameError















